正文

java+ssm+vue+mysql实现的利用机器学习推荐古诗词开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

计算机源码分享
计算机源码分享 V管理员 /0 评论 /22 阅读
0601

本项目为java项目:利用机器学习推荐古诗词web大作业_基于java+ssm+vue+mysql的利用机器学习推荐古诗词研究与实现java+ssm+vue+mysql的利用机器学习推荐古诗词源码开源web大作业_基于java+ssm+vue+mysql的利用机器学习推荐古诗词javaweb项目:利用机器学习推荐古诗词java+ssm+vue+mysql实现的利用机器学习推荐古诗词代码【源码+数据库+开题报告】。项目为javaweb+maven+msyql项目,可用于web大作业课程设计

在信息化社会的背景下，利用机器学习推荐古诗词的开发与实现成为现代企业提升效率的关键。本论文以利用机器学习推荐古诗词——一个基于JavaWeb技术的智能管理系统为例，探讨其在实际应用中的设计与实现。首先，我们将阐述利用机器学习推荐古诗词的需求分析，展示其在解决业务难题上的重要性。其次，详细描述使用JavaWeb框架构建系统的过程，包括数据库设计、前端界面开发及后端服务实现。再者，分析利用机器学习推荐古诗词的安全性和性能优化策略，确保系统的稳定运行。最后，通过测试与评估，验证利用机器学习推荐古诗词的有效性，为同类项目的开发提供参考。此研究旨在深化对JavaWeb技术的理解，推动信息技术在实际业务中的创新应用。

利用机器学习推荐古诗词系统架构图/系统设计图

java+ssm+vue+mysql实现的利用机器学习推荐古诗词开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)

利用机器学习推荐古诗词技术框架

MVC（模型-视图-控制器）架构是一种常用于构建软件应用的分层设计模式，旨在优化代码结构，提升可维护性和扩展性。该模式将应用划分为三个关键部分：模型（Model）负责处理数据和业务逻辑，独立于用户界面；视图（View）作为用户交互的界面，展示由模型提供的信息，并允许用户与应用进行互动；控制器（Controller）充当协调者，接收用户输入，调度模型进行数据处理，并指示视图更新以响应用户请求。这种分离关注点的设计方式显著提高了代码的组织性和可维护性。

Java语言

Java语言作为一种广泛应用的编程语言，兼顾了桌面应用和网络应用的开发需求。它以其独特的设计，奠定了其在构建后台服务方面的主流地位。在Java中，变量扮演着至关重要的角色，它们是数据在程序中的抽象表示，负责管理内存，这也间接增强了Java程序的安全性，使其对某些针对Java应用的病毒具有一定的抵御能力，从而提升了程序的健壮性和持久性。 Java还具备强大的动态执行特性，它的类库不仅包含基础类，开发者还能根据需要重写类，实现更丰富的功能。这种灵活性使得Java能够支持模块化编程，开发者可以封装常用功能为独立模块，当其他项目需要这些功能时，只需简单引入并调用相关方法，极大地提高了代码的复用性和开发效率。

MySQL数据库

MySQL是一种广泛采用的关系型数据库管理系统（RDBMS），其特性使其在同类系统中占据显著地位。作为轻量级数据库，MySQL以其小巧的体积、高效的速度以及对实际租赁环境的良好适应性而著称。相较于Oracle和DB2等其他大型数据库，MySQL具备更低的成本和开源的优势，这也是在毕业设计中优先选择它的核心理由。

B/S架构

在信息技术领域，B/S架构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）与传统的C/S架构形成对比，其核心特点是利用Web浏览器作为客户端进行数据交互。在当前时代，众多系统选择B/S架构的原因在于它能够有效应对特定业务需求。首先，从开发角度来看，B/S架构提供了便捷的开发环境，降低了客户端的硬件要求，用户只需具备基本的网络浏览器即可使用，这对于大规模用户群体而言，显著减少了硬件升级的成本。其次，由于数据存储在服务器端，这种架构为数据安全提供了保障，用户无论身处何地，只要有网络连接，都能即时访问所需信息和资源。在用户体验层面，用户普遍熟悉浏览器操作，避免了安装额外软件可能带来的抵触感和不安全感。因此，综合考虑效率、成本和用户接受度，B/S架构成为满足本设计需求的理想选择。

SSM框架

SSM框架组合，即Spring、SpringMVC和MyBatis，是当前Java EE领域广泛应用的企业级开发框架，尤其适合构建复杂的企业级应用程序。在该体系结构中，Spring担当核心角色，它如同胶水一般整合各个组件，管理bean的实例化与生命周期，实现了依赖注入（DI）的概念，以提高代码的灵活性和可测试性。SpringMVC作为控制器，介入用户的HTTP请求，DispatcherServlet担当调度者，将请求精准路由至对应的Controller执行业务逻辑。另一方面，MyBatis是对传统JDBC的轻量级封装，它使得数据库操作更为简洁透明，通过配置文件将SQL指令与实体类的Mapper接口绑定，实现了数据访问层的解耦与自定义SQL的支持。

利用机器学习推荐古诗词项目-开发环境

DK版本：1.8及以上

数据库：MySQL

开发工具：IntelliJ IDEA

编程语言：Java

服务器：Tomcat 8.0及以上

前端技术：HTML、CSS、JS、jQuery

运行环境：Windows7/10/11,Linux/Ubuntu,Mac

利用机器学习推荐古诗词数据库表设计

利用机器学习推荐古诗词 用户表 (gushici_user)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
id INT 11 NOT NULL 用户唯一标识符，主键
username VARCHAR 50 NOT NULL 用户名，用于登录 利用机器学习推荐古诗词 系统
password VARCHAR 255 NOT NULL 用户密码，加密存储
email VARCHAR 100 用户邮箱，用于接收 利用机器学习推荐古诗词 的通知和消息
phone VARCHAR 20 用户联系电话，紧急情况时使用
create_time TIMESTAMP NOT NULL 用户创建时间
update_time TIMESTAMP 用户信息最后更新时间

利用机器学习推荐古诗词 日志表 (gushici_log)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
log_id INT 11 NOT NULL 日志唯一标识符，主键
user_id INT 11 NOT NULL 与gushici_user表关联的用户ID
action VARCHAR 50 NOT NULL 用户操作类型（如登录、修改信息等）
description TEXT NOT NULL 操作描述，记录利用机器学习推荐古诗词中的具体动作和结果
create_time TIMESTAMP NOT NULL 日志创建时间

利用机器学习推荐古诗词 管理员表 (gushici_admin)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
admin_id INT 11 NOT NULL 管理员唯一标识符，主键
username VARCHAR 50 NOT NULL 管理员用户名，用于登录 利用机器学习推荐古诗词 管理后台
password VARCHAR 255 NOT NULL 管理员密码，加密存储
email VARCHAR 100 管理员邮箱，用于官方通知和沟通
create_time TIMESTAMP NOT NULL 管理员账户创建时间

利用机器学习推荐古诗词 核心信息表 (gushici_core_info)

字段名 数据类型 长度 是否可为空 注释
info_id INT 11 NOT NULL 核心信息唯一标识符，主键
key VARCHAR 50 NOT NULL 关键信息键，如系统版本、公司名称等
value VARCHAR 255 NOT NULL 关键信息值，对应key的内容
create_time TIMESTAMP NOT NULL 信息记录创建时间

利用机器学习推荐古诗词系统类图

利用机器学习推荐古诗词前后台

利用机器学习推荐古诗词前台登陆地址 https://localhost:8080/login.jsp

利用机器学习推荐古诗词后台地址 https://localhost:8080/admin/login.jsp

利用机器学习推荐古诗词测试用户 cswork admin bishe 密码 123456

利用机器学习推荐古诗词测试用例

I. 测试环境

  • 操作系统 : Windows/Linux/Mac OS
  • 浏览器 : Chrome/Firefox/Safari
  • Java版本 : JDK 1.8+
  • Web服务器 : Tomcat/Jetty
  • 数据库 : MySQL/PostgreSQL

II. 功能测试

1. 登录功能

序号 输入条件 预期结果 实际结果 测试结论
1 正确用户名和密码 成功登录，跳转至主界面 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
2 错误用户名 显示错误提示，无法登录 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
3 空白用户名或密码 显示错误提示，无法登录 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail

2. 数据添加功能

序号 输入数据 预期结果 实际结果 测试结论
1 合法信息 数据成功添加，页面显示新记录 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
2 缺失必填项 显示错误提示，数据未添加 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
3 重复数据 显示警告提示，数据未添加 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail

III. 性能测试

序号 测试场景 预期性能指标 实际性能 测试结论
1 大量并发请求 响应时间 < 2s, 无崩溃 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
2 数据库高负载 查询速度稳定，无延迟 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail

IV. 安全性测试

序号 测试内容 预期结果 实际结果 测试结论
1 SQL注入攻击 阻止非法输入，无数据泄露 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
2 XSS攻击 过滤用户输入，防止代码执行 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail

V. 兼容性测试

序号 测试设备/浏览器 预期结果 实际结果 测试结论
1 PC - Chrome 正常显示和操作 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
2 Mobile - Safari 响应式布局，功能可用 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail
3 Tablet - Firefox 适配屏幕，功能正常 利用机器学习推荐古诗词 Pass/Fail

利用机器学习推荐古诗词部分代码实现

java+ssm+vue+mysql实现的利用机器学习推荐古诗词开发与实现(项目源码+数据库+源代码讲解)源码下载

总结

在《利用机器学习推荐古诗词：基于JavaWeb的开发与实践》论文中，我深入探讨了利用机器学习推荐古诗词的开发流程和关键技术。通过本次研究，我掌握了Servlet、JSP以及Spring Boot等核心JavaWeb框架，理解了MVC设计模式的应用。实际操作中，利用机器学习推荐古诗词的后台数据处理与前端交互增强了我的问题解决能力。同时，我体会到了版本控制工具如Git在团队协作中的重要性。此项目不仅提升了我的编程技能，更让我认识到持续集成与测试在软件开发中的必要性。未来，我将致力于将所学应用于更复杂的Web系统开发。